TIGS: An Inference Algorithm for Text Infilling with Gradient Search

Text infilling is defined as a task for filling in the missing part of a sentence or paragraph, which is suitable for many real-world natural language generation scenarios. However, given a well-trained sequential generative model, generating missing symbols conditioned on the context is challenging for existing greedy approximate inference algorithms. In this paper, we propose an iterative inference algorithm based on gradient search, which is the first inference algorithm that can be broadly applied to any neural sequence generative models for text infilling tasks. We compare the proposed method with strong baselines on three text infilling tasks with various mask ratios and different mask strategies. The results show that our proposed method is effective and efficient for fill-in-the-blank tasks, consistently outperforming all baselines.Comment: The 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2019

Autonome Autos

Verkehr ist Kultur. Er bestimmt darüber, was sich wo und auf welchen Wegen befindet, wer aufeinandertrifft und wer nicht - er bildet die Grundlage der Netzwerke, die Menschen und Dinge miteinander eingehen. Mit der Automatisierung des Verkehrs, der Etablierung von Fahrassistenzsystemen und der Entwicklung selbstfahrender Autos stehen nicht nur die Verhältnisse menschlicher und nicht-menschlicher Verkehrsteilnehmender in Frage. Nicht nur die ethischen und juristischen Grundlagen des Straßenverkehrs, sondern auch die basalen Bedingungen des Umgangs miteinander müssen neu verhandelt werden. Die Beiträger*innen des Bandes analysieren aus medien- und kulturwissenschaftlicher Perspektive die Transformationen der Mobilität, die Verkehrswende und das vielfach aufgeladene Objekt Auto